Discussion :

[Stéphane le calme]

Le langage IA de programmation Inkling de Bonsai, qui dissimule la complexité de TensorFlow,
sera bientôt disponible en version 1.0

Tandis que les entreprises commencent à se rendre compte que leur compétitivité pourrait être stimulée par l’apprentissage machine en particulier, et l’intelligence artificielle en général, les offres d’emploi, pour des personnes qui sont formées dans le domaine, continuent de croître. D’ailleurs, selon des prévisions de Tractica, spécialisée dans l’étude des marchés, le marché de l’intelligence artificielle devrait croître de 643,7 millions de dollars évalués sur 2016 à 36,8 milliards de dollars d’ici 2025.

Et si les entreprises pouvaient tirer parti de l’intelligence artificielle sans avoir à embaucher des talents difficiles à trouver, onéreux et qui vont probablement préférer se tourner vers des entreprises « super puissantes » comme Google, Microsoft ou Facebook ?

C’est cet axe de réflexion de démocratisation de l’intelligence artificielle qui a motivé des entreprises comme Bonsai. L’année dernière, lors de la O'Reilly Artificial Intelligence Conference à New York City, le PDG de Bonsai, Mark Hammond, a proposé une démo qui a impliqué la duplication d’une des réalisations emblématiques dans les opérations de deep learning : la maîtrise spontanée du catalogue de jeux Atari de DeepMind. Parmi les jeux, figurait Breakout, un jeu d'arcade dérivé de Pong, commercialisé par Atari Inc. en 1976. Il s'agit du tout premier jeu de casse-briques.

L’implémentation de DeepMind est le résultat des efforts de son équipe spécialisée qui a entraîné un réseau neuronal pour s'attaquer à une série complète de jeux Atari. Une réalisation qui lui a valu une publication dans un journal de classe mondiale.

Bonsai pour sa part a fait appel à un raccourci. Le travail repose sur le système de développement de l’entreprise, qui est sur le cloud. Un développeur, qui n’aurait même pas suivi de cours sur l’intelligence artificielle, serait en mesure de décrire un jeu et le système de Bonsai va se charger de choisir l’algorithme d’apprentissage approprié pour obtenir un réseau neuronal (tandis que l’équipe DeepMind a dû rédiger ou choisir ses algorithmes elle-même). De là, le développeur définit les évènements du jeu en quelques minutes (par exemple “garder la raquette sur la balle”) et laisse le système de Bonsai se charger du réseautage neuronal, l’optimisant pour un score élevé.

Cette fois-ci, Bonsai a indiqué que son langage de programmation Inkling, qui facilite la création d'applications d'intelligence artificielle, se rapproche d'une version 1.0.

Inkling est un langage propriétaire de haut niveau qui compile la bibliothèque open source TensorFlow, une bibliothèque d’apprentissage automatique. Inkling est conçu pour représenter l'IA en termes de ce qu'un développeur veut apprendre au système au lieu de se concentrer sur la mécanique de bas niveau. Il s'écarte des algorithmes d'IA dynamiques qui nécessiteraient autrement une expertise dans l'apprentissage par machine. Déclaratif et fortement typé, le langage ressemble à un croisement entre Python et SQL d'un point de vue syntaxique, a déclaré Mark Hammond.

« Notre objectif principal est maintenant de permettre aux entreprises de créer des systèmes de contrôle et d'optimisation », qui pourraient prendre des formes telles que la robotique avancée, les systèmes d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ou l'exploration pétrolière, a expliqué Hammond.

La version 1.0 du langage est attendue vers la fin du mois de juin. L’entreprise se concentre sur la mise à disposition des technologies d’apprentissage machine aux développeurs et d'ingénieurs qui ne sont pas outillés dans ce secteur, mais qui possèdent une expertise dans les domaines où ils veulent appliquer cette technologie.

Source : Tractica, Bonsai, Back Channel

Voir aussi :

DeepMind rend Sonnet open source, sa bibliothèque de réseau neuronal orientée objet, facilite la création de réseaux neuronaux complexes

[BufferBob]

Et si les entreprises pouvaient tirer parti de l’intelligence artificielle sans avoir à embaucher (...)

c'est vrai que ça serait dommage de créer trop d'emplois j'imagine bien le gars qui a entamé ses études pour être data scientist il y a 2 ans, le temps qu'il les finisse on a déjà plus besoin de lui, on vit dans un monde merveilleux
bon j'exagère un peu mais y'a des fois on peut se demander si on est pas en train de scier la branche sur laquelle on est assis...

[abriotde]

Petit rappel, les entreprises qui embauche le plus sont les entreprises high-tech dont notamment en informatique. Pourtant il est toujours autorisé et possible de se déplacer a cheval, il existe même des forgerons, des cavalier... Bref la high-tech est loin d'éliminer les autres métiers. Mais c'est vrai que l'on utilise plus vraiment le cheval pour se déplacer. Pourtant le cheval coûte moins cher que la voiture.

Non mais sans rire. Ce n'est pas parce qu'il y a des progrès technique qui réduisent le travail nécessaire pour accomplir la même tâche qu'il y a moins de travail car de l'autre côté la demande augmente. On a plus d'esclave, plus de serviteur, mais des machine (a laver le linge, à le sécher, à laver la vaisselle, à cuisiner... ) et tout ça, ça demande du travail...

[anapurna]

salut

le postulat n'est pas exact cela ne réduit pas le travail
mais accélère le temps d’exécution
reprenons l'exemple de ton cheval on ne l'utilise plus car la voiture est plus rapide
bin la c'est pareil on préfère la machine à l'humain car l'humain n'est pas aussi fiable que la machine
les coûts de production sont réduit (pas de gréve,pas de repos)
quand à la demande qui augmente je demande à voir ... à partir d'un certain moment la demande stagne
j'imagine mal avoir 45 voiture, 4000 téléphones, 18 maison et j'en passe à moins d’être collectionneur.
soyons sérieux 5 minutes le productivisme a forcément une limite